package com.zh.note.leetcode.dp;

/**
 * 121. 买卖股票的最佳时机
 * 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
 * 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
 * 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
 */
public class LC_121_maxProfit {

    // 暴力法
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < prices.length; j++) {
                res = Math.max(res, prices[j] - prices[i]);
            }
        }
        return res;
    }

    //贪心法
    public int maxProfit2(int[] prices) {
        int low = Integer.MAX_VALUE;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
            low = Math.min(prices[i], low);// 取最左最小价格
            res = Math.max(res, prices[i] - low);// 直接取最大区间利润
        }
        return res;

    }

    /**
     * 动态规划
     * dp[i][0]，下标为 i 这一天结束的时候，手上持股时，我们持有的现金数
     * dp[i][1] 下标为 i 这一天结束的时候，手上不持股时，我们持有的现金数
     */
    public int maxProfit3(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length == 0) {
            return 0;
        }
        //dp[i][0]，下标为 i 这一天结束的时候，手上持股时，我们持有的现金数
        //dp[i][1] 下标为 i 这一天结束的时候，手上不持股时，我们持有的现金数
        int[][] dp = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
        }
        return dp[prices.length - 1][1];
    }

    public int maxProfit4(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length == 0) {
            return 0;
        }
        //dp[i][0]，下标为 i 这一天结束的时候，手上持股时，我们持有的现金数
        //dp[i][1] 下标为 i 这一天结束的时候，手上不持股时，我们持有的现金数
        int[][] dp = new int[2][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            dp[i % 2][0] = Math.max(dp[(i - 1) % 2][0], -prices[i]);
            dp[i % 2][1] = Math.max(dp[(i - 1) % 2][1], dp[(i - 1) % 2][0] + prices[i]);
        }
        return dp[(prices.length - 1) % 2][1];
    }
}
